DI galimybės ir iššūkiai muzikoje 2024 m
Trumpai
Susipažinkite su AI muzikos galimybėmis ir iššūkiais bei dabartinėmis ir galimomis taikomomis programomis muzikos pramonėje.
Prieš metus, 2023 m. balandį, Grimes savo svetainėje paskatino savo gerbėjus panaudoti jos balsą kuriant dainas, Elf.Tech. AI platforma leidžia vartotojams laisvai įkelti savo vokalą ir sintezuoti juos atlikėjo stiliumi.
Grimes savo tviteryje, pristatydama programinę įrangą, išreiškė norą laisvai naudotis savo balsu, pabrėždama jos nepriklausomybę nuo etikečių ir teisinių apribojimų. Ji entuziastingai priėmė žmogaus kūrybiškumo ir mašinos potencialo derinį, pasisakydama už atvirą dalijimąsi menu ir suardydama įprastas autorių teisių paradigmas.
Tačiau ne visi muzikantai priėmė pagrindinį AI integravimą į pramonę. Tą patį mėnesį, kai Grimes paskelbė apie savo dirbtinio intelekto programinę įrangą, leidžiančią bendradarbiauti su jos gerbėjais, 2023 m. balandį Universal Music Group ėmėsi teisinių veiksmų po sėkmingo Drake'o ir „The Weeknd“ bendradarbiavimo su AI pavadinimu „Heart on My Sleeve“, remdamasi intelektinės nuosavybės problemomis. .
Dirbtinio intelekto sukurta muzika suteikia menininkams galimybę tyrinėti naujus muzikos kūrimo metodus, pakeičiančius ne tik muzikos kūrimo procesą, bet ir tai, kaip ji vartojama ir dalijamasi. Garsūs muzikos pramonės veikėjai, tokie kaip Grimesas ir Brianas Eno, jau pasinaudojo jos potencialu. Tačiau, kaip ir dauguma naujovių, ne žmogaus sukurta muzika sulaukė ir pripažinimo, ir kritikos.
Šiuo straipsniu siekiame visapusiškai aprėpti AI sukurtos muzikos temą. Pažiūrėkime, kokias galimybes ir iššūkius suteikia technologija. Jos dabartinės ir galimos programos muzikos pramonėje.
Dirbtinio intelekto sukurta muzika sukuriama naudojant AI technologijas, algoritmus ir mašininio mokymosi (ML) modelius. Šios sistemos yra apmokytos remiantis istoriniais muzikos duomenimis, apimančiais įvairių žanrų dainas, kurias per visą istoriją sukūrė žmonės. Ši turtinga įvestis leidžia AI sistemoms analizuoti ir atskirti muzikai būdingus modelius.
Vėliau AI geba kurti muzikinius kūrinius, imituojančius žmogaus sukurtos muzikos stilių, struktūrą ir kitus atributus, buvusius prieš AI atsiradimą. Šis procesas apima ML modelių mokymą apie didelius jau egzistuojančios muzikos duomenų rinkinius, leidžiančius jiems išmokti muzikinių modelių, struktūrų ir stilių subtilybių.
Mokymosi fazės metu šie modeliai įgyja įžvalgų apie muzikinių modelių pasiskirstymą, kuriuos vėliau panaudoja kurdami naujas kompozicijas. Jie gali naudoti tokius metodus kaip interpoliacija ir ekstrapoliacija, kad sukurtų esamų kompozicijų variantus, remdamiesi įgytomis žiniomis apie muzikos modelius.
Be to, norint sustiprinti ir patobulinti sukurtą muziką, gali būti taikomos papildomo apdorojimo technologijos, tokios kaip harmonizavimas, ritmo reguliavimas ir melodijų generavimas. Šis daugialypis metodas leidžia AI sukurti tonus, kurie rezonuoja su konkrečiais žanrais ar stiliais, praturtindamas muzikinį kraštovaizdį naujoviškais kūriniais.
Keletas požiūrių į AI sukurtą muziką
- Parametrais pagrįsti modeliai kuria muziką pagal išankstinįdefined parinkčių, tokių kaip klavišas, tempas, ritmas ir melodija. Šie parametrai vadovauja kompozicijos procesui ir leidžia manipuliuoti, kad būtų galima pakeisti.
- Kita vertus, tekstu pagrįsti modeliai kuria muziką naudodami tekstinius arba simbolinius vaizdus. Jie analizuoja teksto modelius ir struktūras, kad sukurtų melodijas, harmonijas ir ritmus. Įprastos metodikos apima pasikartojančius neuroninius tinklus (RNN) arba transformatorių modelius.
- Vaizdiniais modeliais muzikai generuoti naudojami vaizdiniai vaizdai, pvz., natos arba fortepijono ritiniai. Analizuodami vizualinius modelius ir natų koreliacijas, šie modeliai kuria naujas kompozicijas.
Svarbu pažymėti, kad nors dirbtinio intelekto sukurta muzika gali būti įspūdinga, ji tebėra nuolatinių tyrimų ir plėtros sritis. Žmogaus sukurtų kompozicijų sudėtingumas ir niuansai ne visada gali būti atkartoti, o vertinant dirbtinio intelekto kūrinių kokybę ir meninę vertę yra subjektyvus elementas.
AI sukurtos muzikos galimybės
Dirbtinio intelekto sukurta muzika atveria daugybę galimybių patobulinti kūrybinę kelionę, supaprastinti kompoziciją ir pasiūlyti pritaikytus pasiūlymus. Gilindamiesi į didelius muzikos duomenų rinkinius, AI algoritmai gali įkvėpti muzikantus, formuoti melodijas ir išsaugoti muzikinį paveldą. Be to, dirbtinis intelektas palengvina muzikinio išsilavinimo neturinčių asmenų įtraukimą į muzikos kūrimą ir skatina žmonių ir mašinų bendradarbiavimą, peržengiant tradicinės kompozicijos ribas ir tyrinėjant neatrastas muzikos teritorijas.
Esami įrankiai, tokie kaip Jukedeck ir Amper Music, supaprastina muzikos kūrimo ir aranžavimo procesus, pateikdami kompozitoriams dirbtinio intelekto sukurtą muziką, pritaikytą jų poreikiams, taip sutaupydami laiko ir pastangų kuriant pagal užsakymą sukurtus garso takelius.
Kalbant apie muzikinio palikimo išsaugojimą, dirbtinio intelekto modeliai gali užfiksuoti konkrečių žanrų esmę ir bruožus, atidžiai išnagrinėdami istorines kompozicijas ir kurdami naują muziką, kuri atitinka tuos stilius.
Tokios platformos kaip AIVA ir OpenAI„MuseNet“ suteikia vartotojams galimybę įvesti konkrečius parametrus ar stilius ir generuoti originalius muzikos kūrinius turint minimalias muzikines žinias ar mokymą. Tai demokratizuoja muzikos kūrimą, leidžiant ne muzikantams dalyvauti muzikinėje raiškoje.
AI sukurtos muzikos iššūkiai
Nepaisant to, dirbtinio intelekto sukurtos muzikos srityje vis dar yra kliūčių ir sunkumų, į kuriuos reikia atkreipti dėmesį. Nepaisant savo potencialo paspartinti muzikos kūrimą, AI susiduria su įvairiais iššūkiais. Visų pirma, susirūpinimą kelia žmogaus kūrybiškumas, nes AI dažnai stengiasi aprėpti emocinį turtingumą, randamą žmonių sukurtoje muzikoje. Dauguma muzikos AI algoritmų yra sukurti taip, kad būtų sukurtos kompozicijos, pagrįstos modeliais ar stiliais, nustatytais naudojant mašininį mokymąsi. Todėl dažnai atsiranda muzika, kuriai trūksta emocinio gilumo ir išradingumo, būdingo žmogaus kuriamai muzikai.
Be to, dabartinė dirbtinio intelekto technologija susiduria su apribojimais, kylančiais dėl jos priklausomybės nuo ribotų duomenų rinkinių, dėl kurių ribota muzikinė įvairovė ir iššūkiai fiksuojant žmogaus išraišką. Teisinės problemos, susijusios su autorių teisėmis, dar labiau apsunkina situaciją, nes įžvalgus nuosavybės ir autentiškumo klausimas tampa sudėtingas su AI sukurta muzika. Nors autorių teisių įstatymu siekiama apsaugoti originalius muzikos kūrėjus, skirtumas tarp originalių ir sukurtų kūrinių neryškus dėl AI. Mašininio mokymosi algoritmų ir duomenų rinkinių naudojimas muzikos kūrimui apsunkina nuosavybės ir originalumo nustatymą, todėl kyla teisinių ginčų ir sudėtingumo.
Taip pat iškyla etiniai ir socialiniai rūpesčiai. Yra nuogąstavimų, kad dirbtinio intelekto sukurta muzika gali sumažinti žmogaus kūrybiškumo reikšmę muzikos kūrimo procese, o tai gali sumažinti meninę raišką ir talentą. Be to, dirbtinio intelekto sukurtos muzikos gebėjimas imituoti žmogaus sukurtas kompozicijas kelia klausimų dėl autentiškumo ir originalumo, ypač muzikos pramonėje.
Generatyvios dirbtinio intelekto technologijos atsiradimas žymi reikšmingą transformaciją muzikos pramonėje, suteikiančią precedento neturinčias galimybes ir didžiulius iššūkius. Kai judame į priekį, atsiranda vis daugiau projektų ir platformų, susijusių su dirbtinio intelekto sukurta muzika, ir labai įdomu stebėti, į ką ši technologija vystosi.
Atsakomybės neigimas
Remdamasi tuo, Pasitikėjimo projekto gairės, atkreipkite dėmesį, kad šiame puslapyje pateikta informacija nėra skirta ir neturėtų būti aiškinama kaip teisinė, mokesčių, investicinė, finansinė ar bet kokia kita konsultacija. Svarbu investuoti tik tai, ką galite sau leisti prarasti, ir, jei turite kokių nors abejonių, kreiptis į nepriklausomą finansinę konsultaciją. Norėdami gauti daugiau informacijos, siūlome peržiūrėti taisykles ir nuostatas bei pagalbos ir palaikymo puslapius, kuriuos pateikia išdavėjas arba reklamuotojas. MetaversePost yra įsipareigojusi teikti tikslias, nešališkas ataskaitas, tačiau rinkos sąlygos gali keistis be įspėjimo.
Apie autorių
Zhauhazyn yra tekstų rašytojas ir sociologijos specialybės specialistas. Susižavėjusi sudėtinga mokslo ir technologijų studijų dinamika, ji gilinasi į Web3 su karšta aistra blockchain.
Daugiau straipsnių
Zhauhazyn yra tekstų rašytojas ir sociologijos specialybės specialistas. Susižavėjusi sudėtinga mokslo ir technologijų studijų dinamika, ji gilinasi į Web3 su karšta aistra blockchain.
